Utilité primaire des déplacements et multimodalité

Utilité primaire des déplacements et multimodalité
Conception et réalisation d’un outil d’enquête novateur
Marco Diana, [email protected]
3rd May 2005
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Diana, M. (2006) Utilité primaire des déplacements et multimodalité – Conception et
réalisation d’un outil d’enquête novateur, Recherche Transports Sécurité, vol. 26(93), pp. 279294.
Utilité primaire des déplacements et multimodalité
Conception et réalisation d’un outil d’enquête novateur
The primary utility of travel and multimodality
Planning and implementing an innovative survey tool
Marco Diana
Adresse professionnelle de l’auteur à la date d’acceptation de l’article
Politecnico di Torino, Dipartimento di Idraulica, Trasporti e Infrastrutture Civili, Corso Duca degli
Abruzzi, 24, 10129 Torino, Italie
courriel: [email protected]
Ce travail a été réalisé lorsque l'auteur était au Département économie et sociologie des transports
de L’INRETS en qualité de post-doctorant
Résumé Cet article présente une enquête en ligne, dont l'objectif est d'étudier le concept d'utilité
primaire des déplacements, c'est-à-dire l'utilité que les personnes attribuent à l'activité du
déplacement en soi, indépendamment des activités menées sur les différents lieux de destination,
tout en évaluant le potentiel de changement d’usage des différents modes de transport. Comme
l'utilité primaire ne peut s’observer de façon directe, on a recueilli des données sur les attitudes,
opinions, convictions et goûts des personnes interrogées, en référence à un déplacement spécifique
effectivement accompli, pour tâcher de cerner ce concept à l’aide de méthodes statistiques. La
propension au changement de mode est par ailleurs évaluée à l'aide d'une variante de la méthode
classique des préférences déclarées. Cette enquête a été testée à la fin de l’année 2004 auprès
d’actifs du domaine des transports. La base de données constituée à partir de ce recueil de données
contient cent soixante-quatre observations complètes qui feront l’objet d’analyses statistiques
destinées à définir un modèle de mesure de l'utilité primaire. En mettant en évidence les variables
les plus significatives, ces analyses conduiront à un questionnaire d'enquête moins complexe, celui
qui sera administré à terme à une population plus nombreuse et moins spécialisée.
Abstract This article presents an online survey instrument whose purpose is to investigate the
concept of the primary utility of travel, that is to say the utility that persons derive from the activity
of travelling per se, irrespective of the activities they perform at their destinations, and to see how
this can be related to the possibility of changing the levels of use of different transport modes. As it
is not possible to observe primary utility directly, data have been collected on the respondents’
attitudes, opinions, beliefs and tastes in relation to a specific trip they have made in an attempt to
explore the possibility of capturing this concept by statistical means. In addition, the propensity for
modal diversion has been assessed by applying a variant of the classical stated preferences method.
The survey was tested at the end of 2004 among individuals working in the field of transportation.
The resulting database contains 164 complete observations and will provide the basis for statistical
analyses aimed at specifying a measurement model for the primary utility construct. This would
allow a simplified version of the survey which would include only the most statistically meaningful
items to be administered to a sample drawn from the general population.
Mots-clés : Enquête en ligne ; Utilité primaire ; Changement de mode ; Préférences déclarées
Keywords: Online survey; Primary utility; Modal diversion; Stated preferences
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1. Introduction
Parmi les recherches les plus novatrices conduites à l’heure actuelle dans le domaine des transports,
on trouve celles qui s’attachent aux aspects comportementaux des modèles de planification. On a
pris conscience de l’importance de tenir compte dans ces modèles de comportements plus réalistes
et des hypothèses sont faites en ce sens. C’est ainsi que l’on s’intéresse aux activités menées dans
les différents lieux liés par le transport et que l’on affine les modèles de choix discret en
assouplissant certaines des hypothèses de la théorie d'utilité aléatoire classique. On est ce faisant
confronté à deux problèmes. En effet, le rythme soutenu qui caractérise les changements
technologiques tout autant que sociétaux risque d'annuler les ajustements effectués périodiquement
par les chercheurs sur les outils analytiques standard, d’autant plus que ces changements
infléchissent l’action politique et les priorités de recherche. D'autre part plusieurs disciplines sont
concernées et ce n’est pas une des moindres difficultés que d’intégrer leurs différents points de vue.
L'alliance de l'ingénierie des transports et des sciences sociales a déjà permis d'identifier plusieurs
mécanismes comportementaux nouveaux, difficiles à cerner dans des cadres de modélisation
standard et qui ne font pas toujours l’unanimité. En voici quelques exemples :
– la stabilité des budgets de temps de déplacement ;
– l’existence d’une mobilité induite ;
– l’absence d’un mécanisme de substitution évident entre technologies de l’information et de la
communication et déplacements physiques ;
– l'idée d'utilité primaire du déplacement.
Que l'importance, ou même la réalité de ces phénomènes soient parfois controversées et que le
débat reste ouvert dans la plupart des cas, n’empêche pas leur contribution à la compréhension des
facteurs qui influencent la demande de transport. Les recherches dans ce domaine sont
prometteuses.
Le concept d'utilité primaire des déplacements a été avancé récemment (Mokhtarian & Salomon,
2001), (Mokhtarian, 2005). Il est défini comme l’intérêt que les gens peuvent trouver à l'activité du
voyage en elle-même, indépendamment des activités qui seront menées à destination. Cette idée,
particulièrement intéressante, contredit les hypothèses des modèles fondés sur l'activité, dont celle
qui consiste à considérer la demande de transport comme une demande dérivée, et il y a de ce fait
encore très peu de résultats de recherche sur ce point, alors que bon nombre de travaux existent pour
les autres questions listées ci-dessus.
En ce qui concerne ce concept d’utilité primaire on peut aujourd’hui s’appuyer sur quelques études
théoriques sur les comportements de mobilité (Hupkes, 1982), (Marchetti, 1994) et sur les résultats
empiriques de quelques études en cours. Les plus significatifs nous semblent être l’existence de
voyageurs ayant une valeur du temps égale à zéro (Richardson, 2003) et le fait que peu de gens
souhaitent avoir de très courts temps de trajets domicile-travail (Redmond & Mokhtarian, 2001).
Cependant, aucune étude ne permet pour l’instant de dépasser la définition générale d’utilité
primaire que nous avons donnée. L’idée généralement acceptée est qu’il faut distinguer entre
l’activité de voyage et les activités accomplies pendant le voyage. On a tenu compte de cette
distinction dans le contenu de notre questionnaire et c’est un des points dont la pertinence sera
examiné lors d’activités de recherche ultérieures.
2
Les recherches actuelles visent à prouver l’existence de l'utilité primaire des déplacements et la
pertinence de ce concept. Le rôle potentiel de l'utilité primaire dans la génération de la demande de
transport constitue un autre axe de recherche. Notre étude a pour objectif d'intégrer ce concept à un
modèle de transport, afin d'évaluer son importance en regard des facteurs habituellement pris en
considération, tels que les motifs de déplacement et les attributs des différents modes de transport.
Alors que l’étape amont de la génération de la demande de mobilité est privilégiée dans la plupart
des recherches qui traitent d’utilité primaire, nous considérons celle-ci également sous l’angle des
possibilités de changement d’usage des différents modes de transport. Nous rejoignons ainsi les
préoccupations environnementales et sociétales du développement durable, à l'ordre du jour dans la
recherche européenne. En effet, les documents communautaires de programmation des transports,
tels que le White Paper de 2001 accordent une grande importance aux stratégies de transfert modal.
Atteindre ces objectifs nécessite de mieux comprendre les effets de substitution, ainsi que de
complémentarité entre les différents modes de transport. On pourrait alors concevoir une vraie
mixité des services de transport permettant d'atteindre des objectifs ambitieux en matière de
minimisation des externalités. Le cadre théorique de notre recherche intègre ces concepts de
complémentarité et de substitution, qui sont également très utiles pour encadrer les autres
mécanismes comportementaux nouveaux que nous avons listés. Nous discutons dans la section
suivante quelques aspects méthodologiques concernant l’utilité primaire des déplacements, vue sous
l’angle de l’usage des différents modes de transport. Ils ont été traduits dans l’enquête par une
orientation particulière au niveau des questions. L’exploitation des résultats de l’enquête est en
cours, avec le volet d’évaluation de la pertinence des données qui ont été recueillies pour cerner le
concept d’utilité primaire dans le cadre théorique que nous venons de décrire (Diana, 2006).
2. Aspects méthodologiques
2.1. Utilité primaire et techniques courantes d’analyse
La première question à résoudre est celle du meilleur outil analytique pour l’étude de l’utilité
primaire. En effet, nombre d’études actuelles sur les comportements de mobilité reposent sur des
hypothèses comportementales assez fortes pour nous empêcher d'apprécier à sa juste valeur
l'importance de l'utilité primaire du déplacement. En matière de transfert modal, un des thèmes
centraux de notre étude, on constate par exemple la prédominance des modèles de choix discret,
lesquels font appel à la théorie de l’utilité aléatoire.
À ce propos, Hess et al. (2005) apportent une contribution intéressante au débat sur la cohérence
entre une valeur positive du coefficient associé au temps de déplacement dans la fonction d’utilité,
qui serait le signe de l’existence d’une utilité primaire du voyage, et les hypothèses
comportementales qui sous-tendent les outils économétriques actuels. Sur le plan technique, il est
possible de trouver de temps à autre une valeur positive, puisque les modèles à erreurs composées
permettent des variations aléatoires des perceptions des attributs. Mais les auteurs observent que,
dans ce cadre théorique, ces valeurs positives seraient plutôt à imputer à une mauvaise spécification
du modèle, par exemple des caractéristiques du déplacement non prises en compte, de sorte que ce
n’est plus le temps de déplacement proprement dit qui est cerné, mais un autre phénomène. De plus,
ces auteurs montrent qu’une valeur négative affectée au gain de temps de déplacement,
correspondant à une valeur positive du coefficient du temps de déplacement, est incompatible avec
la théorie microéconomique classique de l’allocation du temps, telle qu’elle est présentée par
exemple par Jara-Diaz (2000). Or, les théories économétriques sont normalement utilisées pour
donner une solide assise théorique à la définition de la fonction d’utilité d’un modèle de choix
discret, permettant d’interpréter sans ambiguïté le rôle du revenu, ainsi que des coûts et temps de
déplacement (on trouve dans (Train & McFadden, 1978) et (McFadden, 2001) des exemples de
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fonctions d’utilité définies avec cette méthode). L’étude de l’utilité primaire dans le cadre des
modèles de choix discret semble donc poser encore des problèmes, vraisemblablement par manque
de fondements théoriques.
Rappelons d’autre part que, dans la pratique, la fonction d’utilité d’un modèle de choix discret est
définie, soit sur des données brutes, auxquelles est appliquée une transformation statistique
adéquate (par exemple Box-Cox), soit en imposant tout simplement une formulation additive
linéaire aux variables exogènes du modèle retenues par l’analyste. Dans aucun de ces deux cas il
n’est fait appel aux théories économétriques mentionnées ci-dessus (Ortúzar et Willumsen, 2001) et
l'on évite ainsi les complications évoquées à leur sujet. Mais ces procédures empiriques nous
semblent plus indiquées pour construire un bon modèle, qui explique bien les observations et
permette de faire des prévisions fiables, que pour étudier un phénomène nouveau comme l’utilité
primaire dans un cadre théorique bien fondé.
D’ailleurs, au stade embryonnaire où en est notre recherche, il semble difficile de changer déjà
empiriquement la fonction d’utilité d'un modèle discret de choix modal pour tenir compte de l'utilité
primaire du déplacement. Cette dernière étant probablement liée aux attributs des alternatives du
choix modal, il faut préalablement définir et identifier des attributs pertinents et s’assurer qu’ils sont
quantifiables. D'autre part, ces attributs seront très certainement perçus différemment par les
usagers présentant tel ou tel profil et il s’agira d’en tenir compte en allant bien au-delà de la prise en
compte d’une variation aléatoire des goûts, ainsi que cela se fait habituellement dans le modèle à
erreurs composées. De plus, s’il est toujours possible de modifier la fonction d’utilité de manière
empirique pour tenir compte indirectement de l’utilité primaire des déplacements, du moment que le
cadre théorique n’est pas bien formulé, on risque d’être confronté à des problèmes d’interprétation :
est-ce vraiment l’utilité primaire que l’on vient de cerner ou bien le modèle est-il tout simplement
mal spécifié?
En conclusion, les modèles de choix discrets ne semblent pas en mesure en l’état actuel d’appuyer
l’étude du phénomène de l’utilité primaire. Nous avons donné ci-dessus quelques pistes qui
pourraient conduire à de nouvelles formulations plus favorables à la prise en compte de l’utilité
primaire, sans pour autant ajouter de nouvelles difficultés techniques, comme c’est
malheureusement le cas dès lors que l’on tente d’estimer un modèle logit avec des fonctions
d’utilité atypiques ou des hypothèses de distribution qui s’écartent quelque peu des hypothèses
standard. Notre but n’étant pas de définir un outil théorique adapté à l’étude de l’utilité primaire,
compte tenu des difficultés mentionnées ci-dessus, nous avons décidé de revenir en arrière et de
suivre une approche différente, centrée davantage sur l'observation de la réalité que sur la mise au
point d'un nouveau modèle de comportement. En d'autres termes, nous nous proposons de
déterminer les données les plus opérationnelles pour définir le concept d'utilité primaire et de les
utiliser dans un processus de modélisation développé par la suite (Diana, 2006). La première étape
consiste donc à rassembler les données adéquates : tel est le but de l’instrument innovant décrit dans
cet article, soit l’enquête que nous avons mise au point. Une fois clarifié, le concept d’utilité
primaire pourra être utilisé, même dans un cadre théorique microéconomique, pourvu que l’état de
l’art de la discipline ait évolué favorablement.
2.2. Cerner l'utilité primaire du voyage
Ce débat montre bien que le travail à accomplir est essentiellement de nature exploratoire. Les
auteurs mentionnés dans l’introduction s’accordent sur le fait que l’utilité de l’activité de voyage en
elle-même ne saurait être expliquée par des variables socioéconomiques seules. Il convient donc de
constituer une base mixte de données, associant à des comportements de mobilité, tels que ceux
recensés dans les enquêtes de transport classiques, des observations liées aux attitudes individuelles,
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mesurables à l’aide de techniques psychométriques. Dans la mesure où le concept d’utilité primaire
est encore flou compte tenu de l’état de l’art de la discipline, il reste à identifier les données
pertinentes à prendre en compte. Les sections suivantes présentent les caractéristiques les plus
novatrices de l’enquête réalisée pour répondre à ce besoin, le contenu du questionnaire étant
intégralement décrit dans (Diana, 2005b). Soulignons d’un point de vue méthodologique que
l'approche décrite pourrait aider à mettre au jour les relations entre comportements de mobilité et
tout autre phénomène nouveau parmi ceux mentionnés dans l’introduction.
Nous avions précédemment analysé la relation entre l'utilité primaire du déplacement pour un
individu et sa fréquence d’utilisation de la voiture (Diana, 2005a). Mais la définition analytique de
l'utilité primaire dans ce travail était alors liée à certaines conditions physiques défavorables (nuit,
brouillard, méconnaissance du parcours, etc.), qui pouvaient amener des personnes à renoncer à un
déplacement par un mécanisme de contrôle comportemental. Il n’est donc pas possible de la
généraliser.
L'enquête devra recueillir des informations sur un plus grand nombre de sujets, depuis les
caractéristiques des déplacements jusqu’aux attitudes, convictions et opinions qui leur sont liées.
Comme l'utilité primaire des déplacements ne peut s'observer directement et qu’il n’existe pas non
plus de modèle de mesure comme une échelle par exemple, il faut recueillir les réactions des
personnes interrogées sur un vaste ensemble de questions différentes, afin de parvenir à une
définition opérationnelle de l’utilité primaire, dépassant la définition générale donnée en
introduction. Ces données seront traitées à l’aide de méthodes statistiques couramment utilisées en
sciences sociales (voir par exemple (Spector, 1992) pour un premier aperçu). Les données
significatives sur le plan statistique conduiront à valider la théorie autour des questions
correspondantes. Cette suite du travail est présentée dans (Diana, 2006).
Notre objectif étant d’utiliser le concept d'utilité primaire opérationnel à des fins de planification, il
est nécessaire de le relier au comportement réel des individus en matière de déplacements. C’est ce
que nous tâchons de faire sur un déplacement choisi au hasard parmi ceux qui ont été effectués peu
avant l’administration du questionnaire. Il a été décidé de se focaliser sur les déplacements de
courte distance, de moins de cinquante kilomètres, qui représentent la grande majorité des
déplacements et pour lesquels le comportement de la demande est plus difficile à expliquer en
termes économétriques simples. D’ailleurs, l’utilité primaire des déplacements, vue sous l’angle du
changement d’usage des différents modes de transport, n’est sans doute pas de même nature pour
les déplacements de longue distance. En effet, ces déplacements étant plus occasionnels, l’habitude
joue certainement un rôle moins important dans le choix du mode de transport, le comportement de
voyageurs qui s’informent des coûts, des temps de trajet… est plus rationnel et donc plus
facilement reproductible par un modèle conventionnel.
2.3. Le groupe cible des personnes interrogées
Il semble évident que le questionnaire devra être long et complexe, puisque l’on ne sait pas a priori
quelles sont les bonnes questions à poser pour approcher d’un modèle de mesure de l’utilité
primaire du déplacement.
On pourra par la suite envisager de mettre au point une version simplifiée du questionnaire en
retenant les seules questions qui se seront révélées pertinentes lors de la définition du modèle de
mesure. Cette version plus courte pourra être administrée à un échantillon plus large de la
population, donc statistiquement représentatif, par exemple la population d'une ville.
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En attendant, nous souhaitions interroger des personnes dont les compétences devaient permettre de
recueillir le maximum de données et ce, en un court laps de temps. Les personnes travaillant à
l'INRETS répondaient à cette double exigence. Il s’agit d’un groupe relativement nombreux, assez au
fait de la problématique de la recherche en transport. Ce groupe est par ailleurs plutôt diversifié sur
une multitude d'autres aspects tels que :
– l'âge — depuis les étudiants d'une vingtaine d'années jusqu’aux chercheurs confirmés — et les
aspects démographiques en général ;
– le type de métier — recherche, administration, technique — et les facteurs socioéconomiques ;
– la dispersion géographique— lieux de travail et de résidence au nord et au sud de la France, en
grandes et moyennes agglomérations.
À condition d’être bien contrôlée, cette variété de situations devrait permettre d’évaluer dans quelle
mesure on peut généraliser les résultats statistiques.
Il a de plus été possible d'administrer l'enquête et de recueillir les données entièrement en ligne,
comme cela est en train de se généraliser aussi dans le domaine de l’analyse des systèmes de
transport. Le débat sur les avantages et les inconvénient relatifs des enquêtes en ligne sort du cadre
de cet article ; le lecteur intéressé peut se reporter à (Fowler, 2002) pour un aperçu introductif, à
(Alsnih, 2006) et à (Bonnel et Madre, 2006) pour un débat approfondi sur des applications au
domaine des transports, à (Arentze et al., 2005) pour l’analyse de quelques cas d’étude intéressants.
Compte tenu du fait que le groupe cible des personnes interrogées avait en moyenne une bonne
connaissance de l’Internet, un questionnaire papier n’aurait pratiquement rien apporté de plus.
D’autre part, l’absence d’interaction directe avec un enquêteur est susceptible de diminuer les
erreurs de mesure liées par exemple aux phénomènes de désirabilité sociale, erreurs qui sont
particulièrement nuisibles dans le domaine psychométrique (DeMaio, 1984).
3. Structure et contenu du questionnaire
Le contenu de l'enquête répond aux objectifs mentionnés dans l'introduction tout en tenant compte
des exigences et contraintes méthodologiques détaillées dans la partie 2. Il s’agit d’une enquête
hybride entre une classique enquête de mobilité et une enquête sur les attitudes et les
comportements vis-à-vis de nombreux facteurs en relation avec la mobilité.
Pour la mise au point des grandes lignes de l'enquête nous nous sommes inspirés de travaux
antérieurs, en veillant tout particulièrement à garantir au mieux les possibilités de comparaison
ultérieure avec des bases de données françaises existantes. Dans les parties du questionnaire
concernant les comportements de mobilité, nous avons donc suivi, autant que faire se peut, la
méthode standard des enquêtes françaises auprès des habitants d'agglomérations (CERTU, 1998) et la
dernière enquête nationale transports (INSEE, 1993). Les questions visant à connaître la motorisation
des ménages sont calquées sur l'enquête de panel Parc Auto (Hivert, 2001). Celles visant à recueillir
les données socioéconomiques se conforment aux recensements de la population. Ces bases de
données et celle que nous avons établie ne sont certes pas directement comparables, mais elles
comportent de nombreuses variables communes, qu’il nous a semblé important de définir de la
même manière pour mieux comprendre par la suite la portée de nos résultats.
Les questions susceptibles de mesurer l'utilité primaire des déplacements nous ont été inspirées par
une enquête pertinente sur les attitudes, conduite en 1998 dans la baie de San Francisco
(Mokhtarian & Salomon, 2001), ainsi que par une série d'enquêtes sur les attitudes, conduites entre
6
2001 et 2003 dans des villes moyennes du Nord-Ouest de l'Italie (Gaia, 2003). Nous nous sommes
également appuyés sur les résultats d’une première étude (Diana, 2005a).
L’utilisation d’Internet pour la saisie des réponses a permis de donner au questionnaire toute la
complexité nécessaire sans pour autant provoquer de sentiment de lassitude. Elle a permis de
personnaliser le contenu de certaines pages pour faciliter la saisie ou encore de formuler des
questions plus ciblées. Toutes les questions posées, avec leur organisation par écran, et la définition
de toutes les variables recueillies sont données dans (Diana, 2005b). Nous indiquons ci-dessous
comment sont regroupés les quarante-quatre écrans du questionnaire. La logique de l’articulation de
ces dix parties est représentée sur la Fig. 1.
Fig. 1 Diagramme de la séquence d’affichage
• Partie 1 : introduction, avec un message de bienvenue et quelques instructions générales.
• Partie 2 : recueil des données concernant la fréquence d'utilisation des différents modes de
transport au cours des douze derniers mois.
• Partie 3 : reconstitution de la séquence de déplacements effectuée lors de la journée précédant la
passation de l’enquête ; dans le cas où la personne interrogée n'a pas voyagé ce jour là, il lui est
demandé d'indiquer un jour où elle s'est déplacée et d’y faire référence dans la suite du
questionnaire.
• Partie 4 : description détaillée d’un déplacement sélectionné de manière aléatoire (voir §4.1) ;
c’est ce déplacement et lui seul qui fera l’objet de la suite du questionnaire ; l'enquête se
concentrant sur les déplacements courts, de moins de cinquante kilomètres, si la personne interrogée
n'a pas indiqué en partie 3 de déplacement de ce type, il lui est demandé de recommencer en se
référant à un jour antérieur.
• Partie 5 : recueil du temps de déplacement sur chaque étape du trajet caractérisée par un mode de
transport mécanisé (y compris bicyclette) ou non (marche à pied).
• Partie 6 : recueil d'informations concernant chaque mode de transport utilisé ; par exemple,
caractéristiques du véhicule et conditions de stationnement pour les modes individuels, ou temps
d'attente et type de billet pour le transport collectif.
• Partie 7 : recueil, sur des échelles de type Likert, des opinions et impressions vis-à-vis du
déplacement étudié ; comme indiqué précédemment, l’éventail des questions posées est
volontairement très large ; il sera ultérieurement resserré au vu de la pertinence des réponses pour
mesurer l’utilité primaire.
• Partie 8 : recueil, sur une échelle de type Likert présentée sous forme graphique, de l’attitude visà-vis du même déplacement si celui-ci pouvait à l'avenir être effectué à l’aide de moyens de
transport public différents.
Cette question a pour but de mesurer la propension à changer de mode de transport. Nous ne
sommes pas dans le cadre standard d’un choix modal avec préférences déclarées, où les alternatives
de choix sont symétriques et présentées à la personne interrogée sous la forme de fiches appariées
donnant les attributs de chaque alternative. Dans notre cas, les modes alternatifs proposés n’existent
pas et le choix se fait entre une alternative qui a été expérimentée par la personne interrogée et une
alternative hypothétique, pour laquelle les attributs sont présentés. On verra en §4.2.2 et §4.2.3
7
comment ces attributs sont calculés sur la base des réponses recueillies dans les parties précédentes
du questionnaire. Ce faisant, l’objectif est de recueillir les données qui devraient nous permettre
ultérieurement de vérifier si la théorie d’utilité primaire des déplacements peut aider à prévoir la
demande vis-à-vis de nouveaux services de transport et les effets sur l’équilibre du système actuel
de transport de l’introduction de ces nouveaux services. Cette approche est pertinente compte tenu
de la tendance actuelle à favoriser des formes de transport comme le covoiturage, la voiture
partagée ou les services à la demande, au-delà de la classique opposition entre transport individuel
et transport en commun.
• Partie 9 : en s’inspirant des relations entre budget de temps de déplacement et utilité primaire
discutées par Mokhtarian et Salomon (2001), établissement d’un lien entre le budget de temps de
déplacement et les perceptions subjectives concernant les déplacements que la personne interrogée a
effectués au cours des douze derniers mois, ainsi que les déplacements qu'elle envisage de faire à
l'avenir ; ces déplacements sont classés de différentes manières, selon le but, selon la distance, selon
le mode de transport, etc.
• Partie 10 : recueil des caractéristiques socioéconomiques de la personne interrogée.
En matière d’exemple, la Fig. 2 montre l’écran n° 3 du questionnaire, situé au début de la partie 2.
Sur tous les écrans le même en-tête donne les coordonnées de la personne à joindre en cas de
problèmes. Les boutons de navigation indiquent la progression. Ici, la première phrase est illisible,
car trois possibilités sont superposées. En fait une seule de ces trois possibilités sera donnée, selon
les réponses obtenues jusque là.
Fig. 2 Un exemple d’écran du questionnaire
4. Caractéristiques novatrices de l’enquête
Le questionnaire que nous avons décrit présente plusieurs aspects novateurs, dont deux parmi les
plus importants vont être développés ici, à savoir la façon dont le déplacement, objet de l’analyse,
est tiré au sort et les préférences déclarées faisant l’objet de la partie 8.
4.1. Sélection du déplacement à analyser
L'enquête a été conçue pour savoir s'il était possible d'observer l'utilité primaire du voyage en
étudiant un déplacement donné. La procédure de sélection de ce déplacement parmi tous ceux qui
sont relatés par la personne interrogée prend en compte la dimension psychologique du concept de
déplacement plutôt que les définitions typiques de l’ingénierie des transports. Ce paragraphe vise à
éclairer la manière dont ce choix s’effectue.
La partie 3 du questionnaire recueille des informations sur tous les déplacements effectués lors d'un
jour donné. Un déplacement est défini comme un mouvement reliant deux lieux différents où la
personne en déplacement accomplit une activité. Le déplacement peut être effectué à l’aide d’un
unique moyen de transport ou de plusieurs et sera dans ce cas composé d’autant d’étapes que de
moyens de transport différents. Une étape est une partie de déplacement, effectuée à l'aide d'un seul
mode entre deux emplacements physiques. Un déplacement comportant plusieurs étapes sera
jalonné, par exemple, par des arrêts de bus, des correspondances et autres lieux d’échange.
Notre objectif est d'évaluer l'utilité primaire des déplacements et les attitudes vis-à-vis d’un éventuel
transfert modal. À cet égard, il peut parfois être dommageable d’isoler un déplacement au sein de
déplacements enchaînés. Considérons par exemple le cas d'un parent qui dépose son enfant à l'école
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sur le trajet de son domicile à son lieu de travail. Il y a effectivement là deux déplacements selon la
définition qui en est faite, mais il n’est pas judicieux de séparer les deux. Mieux vaut interroger la
personne sur ses attitudes envers le macrodéplacement maison-école-lieu de travail, car il est peu
probable qu’elle puisse envisager un changement de mode pour un seul des deux déplacements
enchaînés.
Arriver à sélectionner avec exactitude le déplacement qui apportera le maximum d’informations
pour notre recherche semble difficile et nous avons préféré privilégier une notion plus intuitive du
déplacement. Nous avons mis en place une règle heuristique qui impose une limite supérieure à la
durée de l’activité accomplie en un lieu donné. Quand la personne interrogée déclare avoir passé
moins d'une heure en B, les deux déplacements reliant A à B, puis B à C sont fusionnés et
considérés comme un seul candidat à la sélection dans le processus d'échantillonnage des
déplacements. Si ce macrodéplacement est sélectionné, la personne interrogée devra ne pas tenir
compte de l'arrêt intermédiaire en B et considérer pour les questions suivantes le déplacement de A
à C dans son ensemble. Le seuil d'une heure comme variable de comportement est bien évidemment
entaché d’une part d’arbitraire, que nous pourrons lever à l’avenir en recherchant spécifiquement
quelle est la meilleure définition de cette limite.
Sachant que l'objet de l’enquête porte sur des déplacements de moins de cinquante kilomètres, le
processus d'échantillonnage aléatoire passe par les étapes suivantes :
– recueil de la séquence des déplacements ;
– rejet de tous les déplacements supérieurs à cinquante kilomètres ;
– sélection aléatoire de l'un des déplacements restants ; si la personne interrogée a passé moins
d'une heure à l'origine ou à la destination de celui-ci, nous étudions le déplacement précédent ou
suivant, s'il en existe un ; nous l’ajoutons au premier déplacement à condition qu’il fasse moins de
cinquante kilomètres et ainsi de suite jusqu'à avoir individualisé une séquence de
macrodéplacement.
Les questions suivantes porteront sur ce macrodéplacement, lequel, de par sa définition, présente les
caractéristiques suivantes :
– aucun déplacement constituant le macrodéplacement n'est supérieur à cinquante kilomètres ;
– la personne interrogée n'a pas passé plus d'une heure à un endroit au cours du macrodéplacement ;
– si un déplacement effectué juste avant ou juste après le macrodéplacement n’a pas été inclus dans
celui-ci, c’est qu’il en était séparé par plus d'une heure d’activité sur place ou qu’il était supérieur à
cinquante kilomètres.
Cette définition de macrodéplacement présente des aspects sans doute arbitraires à côté d’autres
plus intuitifs. Elle vise à individualiser, au sein des chaînes de déplacement, des objets de taille
optimale du point de vue des processus psychologiques qui sous-tendent le phénomène d’utilité
primaire. Si nous avions considéré l’ensemble des déterminants de choix modal, y compris les
contraintes physiques et objectives, il aurait été plus exact de développer l’analyse sur la base des
sorties ou boucles de déplacement, comme en atteste l’état de l’art des modèles fondés sur l’activité.
Mais une boucle de déplacement est en moyenne trop étendue au regard des aspects psychologiques
qui nous intéressent ici. Par exemple, un individu se trouve pendant son trajet domicile-travail dans
une situation très différente de celle qu’il connaît durant son trajet travail-domicile, tant pour des
9
raisons objectives de congestion ou autres, que personnelles, puisqu’il n’est sans doute pas dans le
même état d’esprit avant de commencer son travail et une fois sa tâche accomplie. Ces deux trajets
constituent pourtant une seule boucle, mais un jugement global porté sur celle-ci, qui ne serait autre
qu’une mauvaise synthèse de deux appréciations éloignées et parfois même contradictoires, serait
incertain et bien peu opérationnel dans notre optique.
4.2. Les expériences de préférences déclarées
4.2.1. Les attributs caractérisant les offres alternatives de transport
Nous revenons ici à la partie 8 du questionnaire, dans laquelle la propension des personnes
interrogées à envisager un transfert modal est questionnée par le biais d’une expérience de
préférences déclarées. Les six services de transport alternatifs proposés, qui normalement n’existent
pas pour le déplacement considéré, sont les suivants :
– une ligne de bus directe de mauvaise qualité à moindre coût ;
– une ligne de bus directe de bonne qualité à coût plus élevé ;
– un système de transport à la demande de mauvaise qualité à moindre coût ;
– un transport à la demande de bonne qualité à coût plus élevé ;
– un service de taxi collectif ;
– un service de covoiturage.
Les deux lignes de bus sont caractérisées par trois attributs liés à la qualité de service, soit
l'intervalle entre deux véhicules successifs, la distance des extrémités du déplacement à l'arrêt de
bus le plus proche et le temps de parcours. Les trois attributs de qualité des deux systèmes de
transport à la demande sont les mêmes, à l’exception de l’intervalle entre véhicules successifs,
remplacé par la fenêtre horaire d'embarquement, laquelle désigne le délai maximum entre l'heure
d'embarquement demandée par le client lors de la réservation de son déplacement et
l’embarquement effectif. La qualité de service du taxi collectif et du covoiturage est décrite par les
seuls temps de déplacement. À tous les services, exception faite du covoiturage, est également
associé un tarif.
L'un des facteurs-clés de la réussite d'une expérience de préférences déclarées est le degré de
réalisme des alternatives présentées. Pour cela, les attributs des services de transport proposés
doivent s’accorder au type de déplacement décrit dans l’enquête. Si l’intervalle entre deux véhicules
(ou la fenêtre horaire dans le cas des transports à la demande) et la distance à l’arrêt le plus proche
sont fixes, il n’en va pas de même du temps de parcours et du tarif.
Mettre sur pied une procédure automatique qui calcule pour les modes alternatifs de transport des
temps de déplacement et des tarifs ayant un sens est certes complexe étant donné le grand nombre
de situations possibles, en partie imprévisibles. Nous aurions pu pour simplifier faire dépendre ces
valeurs, au moins partiellement, des temps de déplacement et des tarifs fournis par la personne
interrogée pour le déplacement sélectionné dans le questionnaire, lequel a été effectivement réalisé.
Cependant, nous avons jugé plus approprié de ne pas faire dépendre les alternatives de transport de
ces données rapportées. En effet, les services alternatifs doivent être planifiés par un éventuel
exploitant à partir des données plus objectives que sont la longueur du déplacement, la vitesse
10
moyenne sur le réseau routier concerné et l'équilibre financier. De plus, nous aurions introduit un
biais si la personne interrogée avait rencontré, au cours de ce déplacement réel des circonstances
exceptionnelles comme une interruption de service du transport collectif utilisé ou des
embouteillages inhabituels.
Les temps de parcours et le tarif des services alternatifs de transport dépendent donc seulement de la
longueur rapportée pour le déplacement et d'une vitesse moyenne, spécifique du mode alternatif et
qui augmente avec la qualité de l’offre. Cette façon de procéder souffre évidemment du fait que la
personne interrogée a du mal à estimer sa distance parcourue avec précision, sauf peut-être dans le
cas où elle utilise un mode de transport motorisé individuel muni d’un compteur kilométrique, et
que, suivant le contexte, plusieurs vitesses sont plausibles. Ces faiblesses seraient atténuées si
l'enquête sur les attitudes était couplée à une enquête sur la mobilité utilisant des technologies de
localisation de type GPS, comme cela est envisagé pour la prochaine enquête nationale française sur
les transports de 2007.
4.2.2. Calcul des temps de déplacement par les modes alternatifs
Les distances de voyage sont mentionnées par la personne interrogée. À l’inverse, nous avons défini
les vitesses commerciales des six modes alternatifs à partir des enquêtes de mobilité dont les
résultats sont disponibles, à savoir l'enquête nationale transports de 1993-1994, l'enquête pour la
région Île-de-France de 1997 et celle pour l’agglomération de Lille de 1998. En l’Île-de-France une
distinction supplémentaire est faite suivant que l'origine et/ou la destination sont situées à Paris, en
banlieue proche (petite couronne) ou lointaine (grande couronne).
Compte tenu des transports alternatifs proposés dans l'expérience de préférences déclarées, nous
avions besoin de disposer des vitesses moyennes pour la voiture individuelle d’un côté, les bus de
compagnies de service public de l’autre. La première sera utilisée pour le transport à la demande, le
taxi collectif et la covoiturage, la seconde pour les services de bus proposés. Les vitesses moyennes
fournies par les différentes enquêtes sont présentées dans le tableau 1.
11
Tableau 1 : Vitesses moyennes observées dans différentes enquêtes françaises
Mode
de
transport
Voiture
Autobus
nationale
transports
19931994
34,6
19,0
Enquête
Île-de-France 1997
Lille
Grande Moyenne 1998
pour
couronne
l’Île-deParis
Petite
Grande
Petite
Grande
Grande
couronne couronne couronne couronne couronne France
Vitesse moyenne ( km⋅ h−1 )
7,7
13,7
26,1
11,9
24,7
20,6
18,0
24,2
6,6
10,5
20,7
7,9
16,0
12,5
11,9
3,1
Paris
Petite couronne
Comme on pouvait s'y attendre, la gamme des vitesses observées est étendue. Les vitesses les plus
élevées sont données par l’enquête nationale transports de 1993, qui inclut les déplacements jusqu’à
quatre-vingts kilomètres à vol d’oiseau et sur autoroute, lesquels correspondent mal à notre analyse
de déplacements de moins de cinquante kilomètres. Ce sont également les données les plus
anciennes, qui n’intègrent pas la dégradation des conditions de circulation intervenue dans les
années 1990. Les vitesses les plus faibles correspondent aux déplacements dans Paris.
En plus de l’origine et de la destination du déplacement, la longueur de celui-ci influe sur la vitesse.
Madre (1998) a étudié la relation entre vitesse et distance parcourue sur les données de l’enquête
nationale transports de 1993. André et al. (1999 ; p. 67) ont trouvé des résultats similaires pour des
déplacements enregistrés à bord de véhicules. Malgré la grande dispersion des valeurs, dans les
deux cas, la fonction qui relie la vitesse moyenne et la distance de voyage est concave.
Les valeurs des vitesses moyennes données par l’enquête nationale transports étant beaucoup plus
élevées que les autres, nous utilisons les seules valeurs moyennes fournies par les deux autres
enquêtes. Les informations n'étant pas suffisantes pour lier vitesse et distance parcourue par une
fonction d'ordre supérieur à 1, nous considérons la vitesse des six modes alternatifs de transport
comme une fonction linéaire de la distance dans la gamme étudiée (de 0 à 50 km), la pente étant
estimée d’après les travaux de Madre (1998) et André et al. (1999). Ces fonctions sont représentées
sur la Fig. 3.
Fig. 3 Relations entre longueur du déplacement et vitesse moyenne pour les six modes
alternatifs
Les réactions des personnes interrogées montrent que les temps de déplacement calculés de la sorte
pour les modes alternatifs sont parfois irréalistes (trop courts) et parfois non concurrentiels (trop
longs). Globalement ces deux cas s’équilibrent, si bien qu'il semble difficile d'avoir une meilleure
définition des temps de déplacement en s’appuyant exclusivement sur la distance parcourue.
4.2.3. Calcul des tarifs des modes alternatifs
Les tarifs des services ont été définis comme une fonction croissante des distances de déplacement.
Un tarif plancher a été fixé pour les déplacements de moins de cinq kilomètres. Entre cinq et
cinquante kilomètres des fonctions concaves d'ordre supérieur ont été utilisées. Elles sont
représentées sur la Fig. 4 pour toutes les alternatives, à l’exception du covoiturage, pour lequel la
notion de tarif n’a pas de sens. Les tarifs calculés à partir de ces fonctions sont arrondis à l’euro ou
au demi-euro avant d’être présentés dans l’enquête.
12
Fig. 4 Relations entre longueur du déplacement et tarif pour cinq modes alternatifs
5. Mise en place de l’enquête et saisie des données
Au cours de la recherche, on a apporté un soin particulier non seulement à la conception du
questionnaire, mais aussi à la mise au point de stratégies efficaces pour obtenir la coopération des
personnes constituant l’échantillon d’enquête. C'est en effet un problème crucial des enquêtes autoadministrées. La phase de conception a donc inclus la rédaction soignée de courriels et d'annonces
sur la page intranet de l’Institut pour solliciter les collaborations, ainsi que de deux messages de
relance prévus pour qui n'aurait pas répondu. Un poster contenant l’essentiel des informations a
également été affiché pour toucher les personnes qui ne consultent pas régulièrement leur
messagerie électronique.
Le questionnaire a été mis au point à l'aide du logiciel Le Sphinx Plus² version 4.5 (Le Sphinx,
2003). On a également décidé de charger l'enquête sur le serveur maintenu par la maison
productrice du logiciel, afin de simplifier la gestion de l'ensemble du processus. Cette phase initiale
a duré environ deux mois, de la fin août à la fin octobre 2004.
Cette première rédaction du questionnaire a ensuite été soumise à un processus de révision en trois
étapes :
– tenue de débats de groupe impliquant un panel de spécialistes au fait de la conception d'enquêtes
transports, travaillant au Département économie et sociologie des transports (DEST) de l’INRETS, sur
le concept et la structure globale de l'enquête ;
– révisions linguistiques et reformulations du questionnaire, des courriels et des affichages ;
– tests préliminaires auprès d’un sous-échantillon d'une vingtaine de personnes, soit internes, soit
externes à l’Institut.
De cette manière, à la fois les contenus de l'enquête et la présentation des questions ont été révisés
en profondeur. On s'est aperçu que les aspects ergonomiques étaient d’une importance capitale si
l’on voulait obtenir le maximum de réponses et éviter autant que possible les malentendus, compte
tenu de la longueur du questionnaire, du type de questions et de l'utilisation d'une interface
informatique.
La révision a débouché sur plusieurs améliorations, parmi lesquelles nous mentionnerons :
– la suppression de certaines questions que beaucoup comprenaient mal ;
– le changement de l'ordre de présentation de plusieurs questions à l'intérieur d'une section et de
sections entières pour améliorer la lisibilité ;
– la modification d'échelles sémantiques, notamment par la réduction du nombre de degrés ;
– l'insistance sur le fait que les questions sur les attitudes dans la partie centrale du questionnaire se
réfèrent uniquement au déplacement sélectionné ;
– l'amélioration du réalisme des expériences de préférences déclarées, notamment par amélioration
des attributs des alternatives (cf. §4.2.2 et 4.2.3) ;
13
– l'inclusion de pages de transition lors d'un changement de thème ;
– l’évolution de la couleur des flèches de navigation au fur et à mesure de l’avancement dans le
questionnaire, ceci pour donner à la personne interrogée un sentiment de progression.
D'autres particularités du questionnaire pouvaient être source de problèmes. Alors que le navigateur
Internet utilisé par certaines des personnes interrogées ne comprend pas la machine virtuelle Java,
on a utilisé le langage Java, car le logiciel de mise au point de l'enquête l’exigeait pour mettre en
place les caractéristiques les plus avancées et les fonctionnalités graphiques nécessaires.
Le questionnaire est très long. La personne interrogée doit estimer les distances de ses
déplacements, ce qui est particulièrement délicat dès lors que le déplacement n’est pas effectué par
un moyen de transport motorisé individuel possédant un compteur kilométrique. Dans la partie 2,
elle doit décrire ses comportements de multimodalité sur une période assez longue (douze mois).
Ces handicaps sont réels, mais, si l’on avait voulu s’en affranchir, il en serait résulté une perte
d’information plus dommageable encore.
Une fois fixée la forme définitive du questionnaire, la saisie des données a commencé. Le serveur a
été utilisé pendant six semaines environ. Le tableau 2 présente le déroulement du recueil de
données.
Tableau 2 Déroulement du recueil de données
Activité
Conception de l'enquête
Mise en place du logiciel
Débats avec le panel
Révision linguistique
Tests préliminaires
Recueil des réponses
Date de début
Août 2004
Septembre 2004
Septembre 2004
18/10/2004
28/10/2004
17/11/2004
Date de fin
Octobre 2004
Octobre 2004
Octobre 2004
22/10/2004
10/11/2004
20/12/2004
6. Taux de réponse
Bien que l’échantillon étudié ne soit pas représentatif de la population générale, il a semblé
intéressant d’évaluer le taux de réponse, sans se cacher qu’il se situera vraisemblablement à la
limite supérieure du taux de réponse que l’on obtiendra avec un échantillon plus représentatif. Pour
mieux éclairer ce point, le taux de réponse est étudié par classe de personnes interrogées.
D'après le Centre informatique et recherche de l’INRETS, 748 adresses électroniques étaient valides
quand l'enquête a démarré. Les questionnaires retournés complétés ont été au nombre de 164. Le
taux de réponse n’est pas le simple rapport entre ces deux nombres, car une part importante des
adresses valides n’étaient plus actives, du fait du départ d’étudiants ou de personnels temporaires.
Nous allons donc examiner les choses plus en détails.
6.1. Taux de réponse pour les catégories de personnel permanent
Une des variables socioéconomiques recueillies concernait la fonction au sein de l'Institut de la
personne interrogée. Le nombre de postes permanents et leur répartition entre les différents corps
sont connus. À l’inverse, les postes temporaires sont plutôt décentralisés et dépendent de projets
spécifiques et de financement variés, si bien qu'il difficile d'en avoir une vision globale. La situation
14
est tout aussi compliquée pour les stagiaires et les doctorants. C’est pourquoi nous avons tout
d’abord calculé le taux de réponse pour le personnel permanent, que nous avons pu par la suite
affiner par corps de fonctionnaires (tableau 3).
Le taux de réponse est de 9 % pour le degré hiérarchique le plus élevé (Directeur de recherche) et
atteint un maximum de 50 % au sein des corps d’ingénieurs de l’État (Ponts et chaussées, Travaux
publics de l’État, etc.). Ce dernier chiffre pourrait être quelque peu biaisé, puisque que sur les
quatorze personnes de cette catégorie, beaucoup travaillent au DEST et se sentaient donc plus tenues
de répondre que la moyenne des personnes interrogées. Le taux de réponse moyen pour le personnel
permanent est de 24 %. Le tableau 3 montre également que le personnel technique et administratif a
un taux de réponse inférieur à celui du personnel de recherche et que, au sein du personnel de
recherche, le taux de réponse diminue globalement au fur et à mesure que l'on se déplace vers les
grades les plus élevés.
Personnel
technique et
administrati
f
Personnel de
recherche
Tableau 3 : Taux de réponse du personnel permanent par corps
Personnel permanent
Effectif Nombre de réponses
Corps
Ingénieur d’État
14
7
Assistant-ingénieur
26
10
Ingénieur d’études
54
20
Ingénieur de recherche
40
8
Chargé de recherche
98
24
Directeur de recherche
53
5
Ensemble
285
74
Technicien
Adjoint technique
Ensemble
Total personnel permanent
Taux de réponse
50 %
38 %
37 %
20 %
24 %
9%
26 %
86
17
20 %
18
2
11 %
104
389
19
93
18 %
24 %
6.2. Taux de réponse global
Le personnel temporaire représente une proportion non négligeable du personnel total et concernait
à l’époque de l’enquête plus les fonctions de recherche (étudiants et post-doctorants) que les
fonctions techniques et administratives. Compte tenu de la tendance des personnels de recherche à
répondre en plus grand nombre, on peut considérer le taux de 24 % comme une sous-estimation du
taux de réponse total, lequel pourrait être compris dans une fourchette de 25 % à 35 %.
7. Conclusion
L’état de l’art en matière de comportements de mobilité semble indiquer que l’étude de l’utilité
primaire des déplacements a besoin d’outils d’analyse nouveaux et spécifiques pour être abordée de
façon adéquate. Définir ces outils est de l’ordre de la recherche exploratoire, contrairement à
certaines applications, pour lesquelles il suffit d’adapter des méthodologies existantes en fonction
d’hypothèses à tester. La première phase de la recherche a donc consisté à mettre en place un
instrument d’enquête assez complet pour recueillir toutes les données nécessaires. Cette globalité
recherchée avait pour corollaire une complexité certaine. C’est pourquoi nous avons administré ce
questionnaire à des personnes, qui, du fait de leurs centres d’intérêt et de leurs qualifications
15
professionnelles, semblaient à même de donner des réponses pertinentes.
L’utilisation d’Internet nous a permis de développer des formules novatrices de recueil de données,
comme les barres graphiques interactives pour le recueil du jugement sur une échelle et les attributs
des alternatives de transport présentées dans les expériences de préférences déclarées variables
selon le contexte. Des analyses spécifiques de l’ensemble de données sont encore nécessaires pour
évaluer la valeur ajoutée de ces méthodologies.
Nous avons amélioré nos connaissances sur les enquêtes de mobilité en ligne et accru notre savoirfaire en ce qui concerne leur mise en place. L’expérience a montré que, sans représenter une tâche
insurmontable pour la personne interviewée, l’instrument d’enquête décrit dans cet article était
suffisamment flexible pour recueillir des données complexes, qui nécessitent d’ordinaire
l’intervention d’un enquêteur au téléphone ou même en face à face, d’où un gain de temps et
d’argent certain.
Nous avons donc constitué une base de données assez riche. La principale innovation tient à
l’association de données de mobilité telles qu’on les trouve dans les enquêtes classiques et de
données sur les attitudes, qui seront pour leur part traitées par des techniques psychométriques. Les
données recueillies peuvent être utilisées pour construire un modèle de mesure de l’utilité primaire
du déplacement (Diana, 2006), en vue d’évaluer l’influence de celle-ci dans la démarche de
changement d’usage des différents modes de transport.
Remerciements Ce travail a grandement bénéficié de la participation de la plupart de mes collègues
du Département d'économie et de sociologie des transports de l'INRETS à de longs et fructueux
débats. J’exprime ma gratitude à toutes les personnes qui ont consacré du temps à cette enquête
inhabituelle et qui, de façon très professionnelle, m’ont fourni de précieuses contributions. Les
remarques des rapporteurs anonymes ont été utiles pour améliorer la présentation du travail. Nous
remercions également Marie-José Mingotaud pour la traduction à partir de l’anglais et Sylvie
Abours pour sa relecture patiente et minutieuse de l’article.
16
Abridged version
1. Introduction
At the present time, one of the most innovative areas of transportation research relates to the
behavioural aspects of planning models. It has become apparent that these models should take
account of more realistic behaviours, and relevant hypotheses have been made. The alliance
between transportation engineering and social sciences has already succeeded in identifying a
number of new behavioural mechanisms, which are difficult to capture in standard modelling
frameworks and which do not always meet universal acceptance. One such mechanism, the concept
of the primary utility of transport, has recently been put forward (Mokhtarian and Salomon, 2001),
(Mokhtarian, 2005). This can be defined as the utility which individuals who travel derive from the
activity of travelling per se, irrespective of the activities which are performed at the destination.
Some current research aims to prove the existence and importance of the primary utility of travel.
The potential role of primary utility in generating transport demand is another area of research. This
study aims to integrate this concept within a transportation model in order to evaluate its importance
in comparison with standard factors, namely trip purposes and the attributes of the different
transport modes. While in most cases we have considered the initial stage of the generation of travel
demand, primary utility is also considered with regard to the possibilities of modal diversion. This
work thus reflects the environmental and societal concerns of sustainable development which are
currently on the European research agenda.
2. Methodological aspects
The first issue to be resolved was to decide on the best analytical tool for investigating primary
utility. Much current research into travel behaviour is based on behavioural hypotheses which are so
strong they prevent us from perceiving the real importance of the primary utility of travel. For
example, modal diversion analyses, which is one of the central themes of this study, are
predominantly carried out through discrete choice models which make use of the theory of random
utility.
In this context, Hess et al. (2005) have shown that assigning a negative value to travel time savings,
which corresponds to a positive coefficient for travel time, is theoretically incompatible with the
classical microeconomic theory of time allocation as presented, for example, by Jara-Diaz (2000).
However, econometric theories are normally used to provide a theoretical basis for the utility
function in a discrete choice model. The study of primary utility in a utilitarian framework therefore
seems currently incompatible with the state-of-the-art and the theoretical foundations of these
disciplines need to be developed in order to be able to continue in this direction.
This paper will not define a theoretical tool which is appropriate for studying primary utility, but
will concentrate on the observation of reality rather than the development of a new behavioural
model. The paper will determine the data which are the most useful for defining the concept of
primary utility, and this concept will then be integrated within a modelling process (Diana, 2006).
The first stage therefore consists of collecting the necessary data by means of an innovative survey;
multivariate statistical analysis techniques will then be applied to these data.
The database resulting from this data collection process must be mixed, i.e. it must include both the
travel behaviours identified in the context of conventional transport surveys and observations linked
to individual attitudes obtained using psychometric techniques. The reason for this is that primary
17
utility of trips cannot be observed directly or by means of a scale, which means that the reactions of
the respondents must be tested using a very large range of questions.
At this stage, the questionnaire was necessarily long and complex, as we had no accurate idea of the
right questions to ask and asked some which would subsequently be dropped. The use of the
Internet in order to collect responses made it possible to organize this complex questionnaire
clearly, thereby avoiding respondent fatigue. The content of the survey, with the full list of the
variables and all the questionnaire screens is described in (Diana, 2005b). Fig. 1 shows the overall
ten-part structure of the survey.
In order to produce high quality information rapidly we needed a target group for the prototype
questionnaire. It was therefore decided to call on INRETS staff, which is a sufficiently large group
which tends to be well aware of transportation issues. In view of this group’s high degree of
familiarity with computers, it was possible to administer the survey and collect the data entirely online, which led to major time savings.
In the case of each respondent, the survey related to a single trip, randomly selected from the
respondent’s recent trips. The focus was on short distance trips — less than fifty kilometres.
Once an acceptable model for measuring primary utility has been identified, a simplified version of
this pilot survey will be administered to a statistically representative sample of a general population,
for example at a metropolitan scale.
3. Innovative characteristics of the survey
3.1. What trip should be analyzed?
The survey has been designed to find out whether it is possible to observe the primary utility of a
particular single trip. The trip in question was selected from those described by the respondent by a
procedure which takes account of the psychological dimension of travel rather than the
conventional definitions used in transportation engineering. We decided to apply a heuristic rule
based on the time of day at which the respondent performs an activity at a given location. When the
respondent stated that he or she spent less than an hour at location B, the two trip legs from A to B
and from B to C are merged and considered as a sole candidate for selection during the trip
sampling process.
By considering macrotrips of this type, applying criteria that are intuitive although arbitrary to some
extent, we have isolated segments of an optimal size as regards the psychological processes which
provide the basis for primary utility, which is the target of the study. If we wished to consider the
other determinants of modal choice, including physical and objective constraints, it would doubtless
have been necessary to extend analysis to all outings or return journeys, as is done in the case of
existing models which deal with individuals’ activities.
3.2. The stated preference experiments
In order to establish if the individuals who describe a given trip in the survey might have been
tempted to use an imaginary transport mode had it been available, we administrated a variant of a
classical stated preferences experiment. The respondent was asked about his attitude towards
changing the mode currently being used in the considered trip, in favour of a choice of six
alternative transport services: two bus routes and two demand-responsive transport systems with
different qualities and prices, a traditional taxi service and a car-sharing service.
18
It is well known that one of the key factors for the success of a stated preference experiment is the
realism of the alternatives, which depends, in this case, mainly on the quality of their attributes. The
two attributes that relate to travel time and pricing should be appropriate for the type of trip
described. It was therefore decided to fix the travel times and the fare on the basis of the distance of
the journey in question. In other terms, these attributes were automatically calculated on the basis of
the reported trip distance and the average speed of the selected alternative mode.
The average speeds for the six proposed alternative modes were estimated from some French Travel
Surveys also taking account of the correlation between distance and speed studied by Madre (1998)
and André et al. (1999; 67). The respondents’ reactions reveal that the travel times that we derived
were in some cases unrealistic (too short) and in others uncompetitive (too long). As there is a
degree of equilibrium between the two, we have adopted the definition of travel time based solely
on distance in view of its simplicity.
The prices of services have been fixed as an increasing function of the reported travel distances. A
minimum price has been fixed for trips of less than 5 km. Between 5 and 50 km, higher order
concave functions have been used (Fig. 4).
4. Implementing the survey and data input
Particular care was taken in designing the questionnaire and developing strategies for obtaining the
cooperation of respondents, which is a central problem in self-administered surveys. With regard to
design, great care was taken when writing the e-mail messages. Notices were posted on the INRETS
Intranet website in order to encourage collaboration, and follow-up messages were sent to
individuals who did not respond. A poster with all the essential information was also prepared in
order to reach those individuals who do not regularly read their e-mails.
The first draft of the questionnaire was revised by experts in transport survey design at the INRETS
Department of Transport Economics and Sociology (DEST) which led to some linguistic changes
and reformulations. In addition, preliminary tests on a sub-sample of approximately twenty
individuals were conducted. This process led to a thorough revision of both the content of the
survey and the presentation of the questions. The crucial importance of ergonomic aspects became
apparent with regard to obtaining the maximum number of responses while avoiding
misunderstandings as far as possible, which can be extremely harmful in view of the type of
questions and the length of our questionnaire.
5. Response rates
Although the studied sample is not representative of the general population, it is still interesting to
assess the response rate, which is probably at the upper end of what would have been obtained with
a more representative sample.
In order to shed more light on this issue, the response rate has been calculated for each group of
employees with similar profile and belonging to the permanent staff. In fact, the number of civil
servants working at INRETS in each category was known with precision. The response level was 9%
for senior researchers, reaching a peak of 50% for state trained civil engineers. This latter figure
may be subject to some bias, because many of the fourteen individuals who belong to this group
work at the DEST, and probably therefore felt more concerned than the average individual who was
questioned. The average response rate for permanent staff was 24%. The response rate among
19
technical and administrative staff was lower than among research staff and diminished the higher
the individual’s position in the hierarchy.
These responses rates do not include temporary staff, whose numbers are not precisely known.
However, this group nevertheless represents a non-negligible proportion of the total, and frequently
consists of students and young researchers. In view of the tendency for lower response rates among
senior researchers and technical and administrative staff, we can state that the response rate at 24%
is an underestimation of the total response rate. We can therefore consider that the response rate for
this survey was in the range of between 25% and 35%.
6. Conclusion
The literature in the area of travel behaviours shows that new specific tools need to be developed in
order to deal adequately with the concept of the primary utility of travel and conduct the necessary
analyses. The creation of such tools requires exploratory research, although it is true that some
existing methodologies may, in some cases, be re-used after the necessary adaptation work has been
performed. One such tool is this survey which was developed in the first phase of our research and
which is sophisticated enough to collect the necessary data. The complexity of this survey made it
necessary to begin by questioning a set of individuals whose interests and professional
qualifications made them capable of carrying out this complex and difficult task.
This survey has provided a fairly rich database. The main innovation is the combination of travel
data, of the type contained in conventional transport surveys, and attitudinal data, whose processing
requires psychometric techniques. The Internet survey provided the opportunity for setting up new
data collection techniques, such as interactive graphic bars in order to graduate judgments and
stated preference experiments with levels of attributes that vary according to the context. In the
future, we shall attempt to assess the benefit of these innovative methods. The flexibility of the
online survey means that it is possible to build up a complete and sophisticated database without
using conventional survey staff, while remaining within the task complexity limits which are
acceptable to the respondent.
The collected data has been used to construct a model for measuring primary utility (Diana, 2006),
with a view to evaluating its impact on modal transfer.
20
Références
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Stopher, P., Stecher, C (eds), Travel Survey Methods:Quality and Future Directions. Elsevier,
Amsterdam, Pays-Bas, 569-592.
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emissions from road transport. Rapport de recherche INRETS-LTE, 9906, 194 p.
Arentze, T., Bos, I., Molin, E., Timmermans, H., 2005. Internet-based travel surveys: selected
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22
E-mail
site web
affiche
Partie 1
Introduction
(Écran 1)
Partie 2
Comportements de multimodalité
(Écran 2)
Partie 3
Recensement
des voyages
Écran 3
Oui
Enq. veut-il
un exemple?
Écran
d’exemple
Non
Écran 4
Non
Dépl. au dessous
de 50 km?
Écran 6
Oui
Partie 4
Détails sur un déplacement
tiré au sort (Écran 5)
Partie 5
Boucles de
déplacement
1
Écran 9
Écran 7:
L’enqueté
choisit n.
des modes
2
Écran 10
Écrans 12-13
4
3
5
Écrans 14-15
6
Écrans 16-17
Écran 11
A pied
Partie 6
Description
des modes
Écran 8
Écrans 18-23*
*Seulement les écrans pertinents s’affichent
Écran
final
Partie 10
Données socioeconomiques
(Écrans 43-44)
Partie 9
Budget de
déplacement
(Écrans 38-42)
Partie 7
Attitudes à l’égard
du déplacement
(Écrans 24-31)
Partie 8
Changement de
mode
(Écrans 32-37)
Figure 1 : Diagramme de la séquence d'affichage
23
Enquête sur les attitudes individuelles de déplacem ent
Problèmes, remarques... n'hésitez pas à nous solliciter par courrier ([email protected]) ou par télephone (7254)
Maintenant, nous vous demandons de penser à tous vos déplacements d'hier.
de Vendredi
Si vous
dernier.
ne vous
Si êtes
vous pas
ne
déplacés
vous
êtes hier,
pas référez-vous
déplacé ce jour-là,
au dernier
référez-vous
jour ouvrable
au dernier
au cours
jour duquel
ouvrable
vous
au vous
coursêtes
duquel
déplacé
vous et
vous
indiquez
êtes
sa date ci-dessous.
déplacé
et indiquez sa date ci-dessous.
2004
Pouvez-vous nous décrire l'ensemble de vos déplacements de ce jour en remplissant les
rubriques de cette page et de la page suivante ?
Pour visualiser un exemple dans une nouvelle fenêtre, cliquez ici. (page sur l'intranet du DEST)
Fermez ensuite la fênetre pour retourner au questionnaire.
Prem ier déplacem ent
de la journée
Je suis parti(e) de
J'ai parcouru
1
et je suis arrivé(e) à
Je suis resté(e) là environ
Pour les déplacements suivants, cliquec ici
Figure 2 : Un exemple d’écran du questionnaire
24
55
Bus lent
Bus rapide
TAD lent
TAD rapide
Taxi et covoiturage
50
Vitesse moyenne (km/h)
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
5
10
15
20
25
30
35
Distance de voyage (km)
40
45
50
Figure 3 : Relations entre distance de voyage et vitesse moyenne pour les six modes alternatifs
25
24
Bus économique
Bus cher
TAD économique
TAD cher
Taxi
22
20
18
Tarif (euros)
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
5
10
15
20
25
30
35
Distance de voyage (km)
40
45
50
Figure 4 : Relations entre distances de voyage et tarifs pour les cinq premiers modes
alternatifs
26